Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487185 |
| Слов в произведении (СВП): | 71192 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.73 |
| СДП диалога, знаков: | 41.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12021 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10321 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1700 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1289.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3262.18 | —> 1202-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14377 (20.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56815 (79.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19142 (33.69%) |
| Прилагательное | 5541 (9.75%) |
| Глагол | 11670 (20.54%) |
| Местоимение-существительное | 4623 (8.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2557 (4.50%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 530 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.23%) |
| Наречие | 2815 (4.95%) |
| Предикатив | 474 (0.83%) |
| Предлог | 7303 (12.85%) |
| Союз | 5462 (9.61%) |
| Междометие | 1066 (1.88%) |
| Вводное слово | 187 (0.33%) |
| Частица | 3859 (6.79%) |
| Причастие | 719 (1.27%) |
| Деепричастие | 134 (0.24%) |
| Служебных слов: | 25201 (44.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.44 |
| . точка | 92.88 |
| - тире | 33.67 |
| ! восклицательный знак | 6.01 |
| ? вопросительный знак | 11.87 |
| ... многоточие | 6.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.35 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.77 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.41 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 27.63 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 6.97 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
